4月11日，在智能电动汽车发展高层论坛（2026）上，卓驭科技CEO沈劭劼发表主题演讲，提出一个判断：智能驾驶只是物理AI的初始形态，绝非终局，未来存活下来的智驾公司都将转型为移动物理AI公司。他强调，这不是一个战略判断，而是一个生存判断。
这一判断的底层逻辑，指向基础模型的成本与规模悖论。沈劭劼在演讲中解释，原生多模态基础模型的能力越强，训练成本越高，目前已达到每年数十亿元的规模。但这一模型同时具备跨垂类的应用能力——从乘用车到商用重卡，从物流车到泛机器人。唯有将巨大的训练成本分摊到更多的应用场景，再用更多场景的数据反哺模型，形成成本、场景、数据的良性循环，才能实现商业上的可持续。这条路径推演到最后，所有智驾公司都必须转型。
卓驭在行业内率先将“移动智能基座”从构想推向现实，已交出阶段性答卷。在乘用车领域，沈劭劼用四个词归纳了卓驭的成果：“油电同智、舱驾同芯、行泊同优、中外同频”。其中，舱驾同芯即单芯片舱驾一体，卓驭为行业首发。目前，卓驭已实现量产50余款车型，定点合作车型突破100款。在体验上，最新迭代的高悟性端到端4.0版本将于4月起陆续推送至各乘用车型。
卓驭并未止步于乘用车。高悟性端到端4.0商用重卡版同样表现亮眼。重卡方案采用了与乘用车一致的控制器及算力，并加入卓驭独创的激目系统——舱内激光视觉前前融合系统，实现了安全好用的商用重卡L2+辅助驾驶。沈劭劼特别指出，这是业界第一个能通过强标的商用车重卡解决方案。截至目前，卓驭已全面覆盖中国商用重卡Top6品牌，多款合作车型将从今年6月起，在9个月内陆续量产。
回望发展历程，卓驭将自身的技术演进划分为三个阶段。第一阶段（2016-2023年）是“小模型”时代，依托高精地图、小感知模型与规则决策算法，基础能力约40分，通过大量地域化、场景化定制适配后可做到80分，但泛化适配成本极高，“开城”代价巨大。第二阶段（2023-2025年）是“中模型”时代，两段式端到端、一段式端到端的持续发展，使智能辅助驾驶的通用基础能力达到70分，基于数据驱动配合少量泛化适配后可达到90分以上，实现“能用、好用”。但问题在于，出海过程中每个国家都需要适配，跨垂类适配的人力投入也难以控制。
因此，卓驭提出并率先探索第三阶段：原生多模态基础模型，即“大模型”。其核心愿景是实现Zero Shot零数据知识迁移，带来三大价值：第一，跨垂类开箱即用，无需重新训练即可快速从乘用车迁移至商用重卡、物流车等全场景；第二，全球零泛化，通过预训练提前习得全球各交规与驾驶习惯，落地即适配；第三，全场景通用，从铺装路面到非铺装路面，从室内到室外，基本都能稳定适配。
沈劭劼在演讲中给出了明确的时间表：原生多模态基础模型将在年内推送到乘用车及商用重卡上，也将作为卓驭智能辅助驾驶出海的基础模型。同时，卓驭联合头部生态伙伴共同推进L4技术研发落地，Robotaxi和无人物流车将于7月开启试运营。
卓驭的终极愿景，是成为移动物理AI时代的基础设施。无论是乘用车还是商用车，无论是L2还是L4，乃至未来的泛机器人行业，卓驭都将通过模型软件加车规级高可靠性硬件的组合方案，实现万物移动。在即将开幕的北京车展上，卓驭原生多模态基础模型版本将陆续开放抢先体验。
从产业视角看，沈劭劼的判断触及了智驾行业的核心命题：技术投入的规模效应与商业回报的平衡。当基础模型的训练成本达到每年数十亿元量级，只有具备跨垂类、跨场景大规模交付能力的企业，才能摊薄成本、实现盈利。这意味着，智驾行业的竞争正在从“功能竞赛”转向“规模竞赛”和“成本竞赛”。那些无法实现跨场景规模化的企业，将被高昂的研发成本拖垮。
卓驭的路径选择是：用原生多模态基础模型作为技术底座，同时覆盖乘用车、商用重卡、物流车、Robotaxi等多个垂类，用规模分摊成本，用场景反哺数据。这套逻辑能否跑通，取决于两个关键变量：一是基础模型的能力能否真正实现“开箱即用”，降低泛化适配成本；二是跨垂类市场的规模能否支撑起数十亿元的年研发投入。
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